OpenAI의 GPT‑4 Turbo는 128K 컨텍스트와 텍스트/이미지 입력을 지원하며, OrcaRouter의 API를 통해 접근됩니다.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09는 2024년 4월 9일에 출시된 OpenAI의 GPT-4 Turbo 모델의 특정 버전입니다. 이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 모두 받아들이며, 128,000개의 토큰의 컨텍스트 창을 제공하여 단일 요청으로 매우 긴 대화나 문서를 처리할 수 있습니다. 이 모델은 호출당 최대 4,096개의 출력 토큰을…
이 모델은 요약, 번역, 질문 응답, 코드 생성, 창작 글쓰기 등 다양한 자연어 작업을 수행할 수 있습니다. 128K 토큰 컨텍스트를 통해 전체 책이나 대규모 코드베이스를 한 번에 분석할 수 있습니다. 또한 이미지를 처리하므로 사진, 다이어그램, 스캔 문서에 대한 질문에 답변할 수 있습니다. MATH-500(73.7)에서의 강력한 성능은 복잡한 수학 문제를 단계별로 해결할 수 있음을 나타냅니다. 최상의 결과를 얻으려면 명확한 지침을 제공하고 시스템 메시지를 사용하여 동작을 설정하세요. 이 모델은 OrcaRouter의 API(https://api.orcarouter.ai/v1)를 통해 모델 ID "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09"로 액세스할 수 있습니다.
GPT-4 Turbo는 강력하지만 입력 토큰 100만 개당 $10, 출력 토큰 100만 개당 $30으로 상대적으로 비쌉니다. 깊은 추론이나 광범위한 컨텍스트가 필요하지 않은 작업의 경우, GPT-3.5 Turbo와 같은 가벼운 모델(토큰 100만 개당 약 $0.5–$1.5)이 충분하고 훨씬 경제적일 수 있습니다. 예를 들어 단순 텍스트 분류, 기본 챗봇, 또는 짧은 형식의 콘텐츠 생성이 있습니다. 또한 애플리케이션에 멀티모달 입력이나 매우 큰 컨텍스트 윈도우가 필요하지 않은 경우, 더 작은 모델이 지연 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. OrcaRouter를 사용하면 API 호출에서 모델 ID를 변경하여 모델 간 전환이 가능합니다.
네, GPT-4 Turbo (2024-04-09)는 텍스트 외에도 이미지 입력을 지원합니다. API 요청 내에서 이미지를 base64로 인코딩된 데이터 또는 URL로 제공할 수 있습니다. 모델은 사진, 다이어그램, 차트, 이미지 내 텍스트(예: 스크린샷)의 내용을 해석할 수 있습니다. 따라서 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 응답, 스캔된 페이지를 포함한 문서 분석과 같은 비전 작업에 적합합니다. 이미지를 사용할 때 토큰 비용에는 이미지의 시각적 토큰이 포함됩니다. 일반적으로 각 이미지는 해상도에 비례하여 토큰을 소비합니다. 정확한 토큰 계산은 OpenAI에 의해 정의됩니다. 자세한 내용은 해당 문서를 참조하세요. OrcaRouter를 통해 OpenAI API와 동일한 요청 형식을 전송합니다.
128K 토큰 컨텍스트 윈도우(약 96,000단어)는 매우 긴 시퀀스를 이해해야 하는 작업에 이상적입니다. 예를 들어, 한 번의 API 호출로 전체 책이나 긴 법률 문서를 처리하거나, 전체 코드 저장소를 분석하거나, 수백 번의 대화를 포함하는 대화 기록을 유지하는 경우 등이 있습니다. 또한 긴 추론 경로에 대한 "chain-of-thought" 프롬프팅과 같은 기법도 가능하게 합니다. 그러나 모델의 어텐션 복잡성으로 인해 매우 긴 입력에서는 지연 시간이 증가할 수 있습니다. 대부분의 프로덕션 애플리케이션에서는 8K–32K의 컨텍스트 윈도우로 충분한 경우가 많으며, 확장된 메모리가 실제로 이점을 제공하는 작업에만 전체 128K를 활용하십시오.
MATH-500 벤치마크는 대수학, 기하학, 정수론 등에 걸친 500개의 도전적인 수학 문제로 구성되어 있습니다. 73.7점은 GPT-4 Turbo가 이 문제들의 약 73.7%를 올바르게 해결했음을 나타냅니다. 이는 강력한 성능으로, 수학적 추론 부문에서 최고 모델 중 하나로 자리매김하게 합니다. 맥락상, 이전 GPT-4 모델들은 유사한 수학 벤치마크에서 더 낮은 점수를 기록했습니다. 이 점수는 모델이 단계별 추론을 안정적으로 처리할 수 있음을 시사하며, 이는 튜터링 시스템, 자동 수학 검사, 복잡한 데이터 분석에 유용합니다. 문제 영역에 따라 성능이 다를 수 있으며, 모델은 고도로 전문화되거나 모호한 질문에서 여전히 실수를 할 수 있다는 점을 인지하십시오.
정확한 지연 시간 수치는 OpenAI에서 이 모델에 대해 공개하지 않습니다. 일반적으로 GPT-4 Turbo는 원래 GPT-4보다 빠르지만 GPT-3.5 Turbo 또는 GPT-4o Mini와 같은 작은 모델보다는 느립니다. 실제 응답 시간은 입력 길이, 출력 길이, 요청 수량 및 서버 부하에 따라 달라집니다. OrcaRouter는 OpenAI 엔드포인트로의 라우팅을 최적화하지만 네트워크 홉 외에 추가 지연 시간을 추가하지 않습니다. 지연 시간에 민감한 애플리케이션의 경우 총 토큰 사용량이 적은 더 빠른 모델을 사용하는 것을 고려하십시오. 즉각적인 응답이 필요한 경우 OrcaRouter의 API를 통해 모델을 테스트하고 특정 워크로드에 대한 성능을 측정할 수 있습니다.
모든 대규모 언어 모델과 마찬가지로 GPT-4 Turbo는 때때로 부정확하거나 터무니없는 정보(환각)를 생성할 수 있습니다. 또한 필요 이상으로 긴 답변을 생성하는 장황한 경향이 있을 수 있습니다. 수학에는 강하지만 최근 사건에 대한 사실적 정확성은 떨어질 수 있습니다(훈련 데이터 기준일 미지정; 2024년 초까지의 지식을 가정). 이 모델은 최신 버전처럼 함수 호출을 지원하지 않지만, 요청 형식에서 도구 사용 패턴을 허용합니다. 또한 호출 간 일관된 형식을 보장하지 않습니다. 안전이 중요한 작업의 경우 항상 출력을 검증하십시오. OrcaRouter는 추가 필터링 없이 모델을 있는 그대로 제공합니다.
OrcaRouter는 OpenAI의 가격을 마크업 없이 그대로 전달합니다. 비용은 입력 토큰 100만 개당 $10.00, 출력 토큰 100만 개당 $30.00입니다. 입력 토큰에는 텍스트 및 이미지 토큰이 모두 포함됩니다(이미지 토큰 수는 OpenAI의 알고리즘에 의해 결정됨). 출력 토큰은 모델이 생성한 토큰입니다. 마크업이 없으므로 표시된 가격이 정확한 OpenAI 요금입니다. 과금은 OrcaRouter가 기록한 토큰 사용량을 기준으로 이루어집니다. 추가 수수료나 최소 사용량은 없습니다. OrcaRouter 대시보드에서 사용량을 모니터링하고 지출 한도를 설정할 수 있습니다.
OrcaRouter는 이 모델에 대해 토큰 캐싱을 제공하지 않으므로, 모든 API 요청은 실제 토큰 수에 따라 청구됩니다. 현재 볼륨 할인이나 약정 사용 할인은 없습니다. 가격은 설명된 대로 엄격히 토큰당 책정됩니다. 비용을 절감하려면 더 적은 토큰을 사용하도록 프롬프트를 최적화할 수 있습니다(예: 짧은 시스템 메시지, 불필요한 컨텍스트 잘라내기). 또는 GPT-4 Turbo의 모든 성능이 필요하지 않은 작업의 경우 OrcaRouter에서 제공하는 GPT-3.5 Turbo나 GPT-4o Mini와 같은 더 저렴한 모델 사용을 고려해 보세요.
출력 토큰은 입력 토큰보다 세 배 더 비쌉니다 (백만 개당 $30 대 $10). 따라서 긴 응답을 생성하면 총 비용이 크게 증가합니다. 비용에 민감한 애플리케이션의 경우 max_tokens 매개변수를 필요한 최소 길이로 제한하는 것을 고려하세요. 또한 이미지가 많은 프롬프트는 많은 수의 입력 토큰을 소비할 수 있습니다 (각 이미지는 수백 개의 토큰을 소비할 수 있습니다). 확장하기 전에 항상 토큰 사용량을 추정하세요. 128K 토큰 입력 하나는 입력만으로 $1.28이 들고, 128K 출력(생성된 경우)에 $3.84가 추가됩니다. 실제로 일반적인 요청은 훨씬 적은 토큰을 사용합니다.
OpenAI의 토크나이저나 OrcaRouter의 통합 토큰 카운팅을 사용할 수 있습니다. 텍스트의 경우, 1개의 토큰은 영어에서 약 0.75단어에 해당합니다. 이미지의 경우, 토큰 소비는 이미지 크기와 세부 수준에 따라 달라지며, OpenAI 문서에 공식이 제공되어 있습니다. 또한 작은 샘플 요청을 보내고 API 응답의 usage 필드를 확인할 수 있습니다(이 필드에는 prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens가 포함됩니다). 토큰당 가격을 곱하여 비용을 구합니다. OrcaRouter는 또한 로그에 요청별 비용을 표시합니다. 최대 출력은 4,096개의 토큰이므로 요청당 출력 비용은 $0.12288로 제한됩니다(4,096 * $30/1,000,000).
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 사용하세요: https://api.orcarouter.ai/v1. 모델 파라미터를 "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09"로 설정하세요. Authorization 헤더에 OrcaRouter API 키를 포함하세요 (Bearer your_key). 요청 형식은 OpenAI의 Chat Completions API와 동일합니다. Python과 openai 라이브러리를 사용한 예시: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"로 설정하고 openai.api_key = "orcarouter_key"로 설정하세요. 그런 다음 openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...])를 호출하세요. temperature, top_p, max_tokens (최대 4096)과 같은 표준 파라미터를 전달할 수 있습니다.
모든 표준 OpenAI Chat Completions 파라미터가 지원됩니다: temperature (0-2, 기본값 1), top_p (0-1, 기본값 1), max_tokens (최대 4096), n (완료 수), stop sequences, frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias. 멀티모달 요청의 경우 "text"와 "image_url" 유형을 포함하는 콘텐츠 배열을 포함하세요. OrcaRouter는 이러한 파라미터를 OpenAI의 API에 직접 전달합니다. 일부 고급 기능(예: function calling)은 이 모델 버전에서 공식 문서화되지 않았을 수 있지만 작동할 수 있으므로 테스트하여 확인하세요. 또한 stream=True를 설정하여 응답을 스트리밍할 수 있으며, 이는 server-sent events를 반환합니다.
마이그레이션은 간단합니다: base URL을 https://api.openai.com/v1에서 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고, API 키를 OrcaRouter 키로 교체하세요. 모델 이름을 "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09"로 업데이트하세요. 모든 메시지 형식, 시스템 프롬프트, 도구 정의 등은 그대로 유지됩니다. OrcaRouter는 투명한 게이트웨이 역할을 하므로, 응답은 OpenAI가 반환하는 것과 동일합니다(모델과 파라미터가 동일한 경우). 몇 개의 요청을 보내고 출력을 비교하여 마이그레이션을 테스트할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링에 대한 변경은 필요하지 않습니다.
원래 GPT-4(2023년 3월 출시)와 비교하여 GPT-4 Turbo는 여러 개선 사항을 제공합니다: 더 큰 컨텍스트 창(128K 대 8K/32K), 더 낮은 가격(백만 토큰당 $10/$30 대 약 $30/$60), 그리고 더 빠른 응답 시간. MATH-500 점수 73.7은 유사한 벤치마크에서의 이전 GPT-4 점수보다 상당히 높습니다. 그러나 일부 사용자들은 GPT-4 Turbo가 GPT-4에 비해 형식 지침을 따르는 데 약간 덜 일관적일 수 있다고 보고합니다. 대부분의 작업에서는 GPT-4의 동작이 특별히 필요한 경우가 아니라면 GPT-4 Turbo를 권장합니다. OrcaRouter를 통해 두 모델에 모두 액세스하고 출력을 직접 비교할 수 있습니다.
GPT-4o(OpenAI의 최신 멀티모달 모델)는 네이티브 멀티모달 기능, 더 빠른 속도, 향상된 시각 이해를 제공합니다. 또한 128K 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있습니다. GPT-4o는 일반적으로 GPT-4 Turbo보다 저렴합니다($5/$15 백만 토큰당). MATH-500에서 GPT-4o는 일반적으로 더 높은 점수를 받습니다. GPT-4 Turbo는 원래 GPT-4 Turbo의 특정 동작이 필요하거나 이미 이에 맞게 프롬프트를 최적화한 경우 여전히 좋은 선택입니다. OrcaRouter에서는 모델 ID를 변경하여 이 모델들 간에 전환할 수 있습니다. 사용 사례에 두 모델을 모두 테스트하여 더 나은 정확도/비용 균형을 제공하는 모델을 결정하는 것을 권장합니다.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09을 선택하세요. 신뢰할 수 있고 고성능이며 매우 큰 컨텍스트 창을 가진 모델이 필요하고, 뛰어난 추론을 위해 추가 비용을 지불할 의향이 있다면 적합합니다. 특히 수학 작업(MATH-500 73.7)에 강합니다. 애플리케이션이 멀티모달 입력을 필요로 한다면 GPT-4 Turbo와 GPT-4o 모두 지원하지만, GPT-4o가 더 빠르고 저렴할 수 있습니다. 간단한 텍스트 작업의 경우 GPT-3.5 Turbo 또는 GPT-4o Mini를 고려하세요. OrcaRouter는 다양한 카탈로그를 제공합니다. 결정하기 전에 특정 데이터에 대한 비용, 지연 시간 및 품질을 평가하세요.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| 입력 / 1M tokens | $10.00 |
| 출력 / 1M tokens | $30.00 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@misc{orcarouter_gpt_4_turbo_2024_04_09,
title = {openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API},
author = {openai},
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howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09